{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 作业\n",
    "1. 简述混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想。 \n",
    "2. 解释光流计算中的恒定亮度假设，进一步简述L-K光流估计方法的基本原理。 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 1. 简述混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想。\n",
    "\n",
    "基本原理：由于一个视频是由一帧帧的画面构成的，为了能够识别出运动，我们需要判断每帧画面前后有没有出现像素的变化，这些像素变化可能是因为一个物体移动，光线的变化，噪音产生的。物体的移动相比较光线的变化和噪音，会有较大的像素灰度变化，而噪音和光线所影响的背景的变化往往稳定在一个区间内。所以我们引入了混合高斯模型来区别背景和前景（移动的物体）。\n",
    "\n",
    "基本思想：通过混合高斯模型，我们可以把背景分离出来，此时前景（运动物体）就可以被我们进行特征检测，从而达到运动检测的目的。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 2. 解释光流计算中的恒定亮度假设，进一步简述L-K光流估计方法的基本原理。\n",
    "\n",
    "我们假设一个画面移动是平滑且连续的，通过这一个假设我们可以得到课中的模型。\n",
    "\n",
    "基本原理：移动的物体像素在不同的时间会有不同的灰度值，通过LK方法可以对该像素进行求解，估算出运动方向和权重，从而估计出运动。\n"
   ]
  },
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